Publiqué una serie de siete artículos públicos gratuitos en Medium.com “Cómo crear una plataforma de datos moderna en el nivel gratuito de Google Cloud Platform”. El artículo principal está disponible en: https://medium.com/@markwkiehl/building-a-data-platform-on-gcp-0427500f62e8

La primera parte, “Construcción de una plataforma de datos en GCP”, definió los requisitos funcionales y detalló cómo instalar el software requerido.

La segunda parte, “Infraestructura y autenticación de GCP”, explicó cómo utilizar las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) de Google para autenticar una cuenta de servicio administrada por el usuario.

La tercera parte, “Mensajería de Google Cloud Pub/Sub”, mostró cómo utilizar un script de Python para generar y suscribirse al servicio de mensajería de Google Pub/Sub.

La cuarta parte, “Containerización usando Docker”, cubrió cómo crear una imagen de Docker local para un script de Python, ejecutarla localmente y luego enviarla a Google Artifact Registry (repositorio).

La quinta parte, “Google Cloud Run Jobs & Scheduler” demostró cómo configurar Google Cloud Run Jobs y Cloud Scheduler Jobs usando Google CLI para ejecutar un script de Python almacenado en Google Artifact Registry en un intervalo específico desde cualquier región de Google.

La sexta parte, “Google BigQuery Cloud Database”, configuró un conjunto de datos y una tabla de Google BigQuery usando la CLI de Google, y luego se usó un script de Python para escribir y consultar datos con SQL.

La séptima parte, “Google Cloud Analytics”, exploró cómo extraer datos de una tabla de Google BigQuery, cargarlos en un Pandas DataFrame y realizar análisis y visualizaciones sin esfuerzo, todo desde un script de Python.